Генеральний директор Lattice Сара Франклін зіткнулася з негативною реакцією і зупинила плани щодо «цифрових працівників» всього через три дні. Цей інцидент підкреслює небажання людей впроваджувати нові HR-технології.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Швейцарської вищої технічної школи Цюріха розробили ШІ-модель для ідентифікації різних стадій РМЗ за зображеннями тканин молочної залози, що потенційно може спростити діагностику та лікування. Аналізуючи просторову організацію клітин, модель може допомогти лікарям передбачити, які випадки DCIS можуть перейти в інвазивний рак, прокладаюч...
Багатомовні LLM Llama 3.1, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують оптимізовані моделі генеративного ШІ для розробників і бізнесу. SageMaker JumpStart надає доступ до попередньо навчених базових моделей, що дозволяє налаштовувати та безпечно розгортати їх у спеціальному середовищі VPC.
Meta представляє модель штучного інтелекту Llama 3.1 405B, стверджуючи, що вона конкурує з OpenAI та Anthropic у різних завданнях. Нова система з відкритим вихідним кодом має намір кинути виклик визнаним конкурентам у сфері ШІ.
Дослідники з Університету Халла розробили метод виявлення згенерованих штучним інтелектом фальшивих зображень, аналізуючи відображення в людських очах. Ця методика використовує інструменти з астрономії для ретельного вивчення послідовності відбиття світла в очних яблуках, що потенційно може зробити революцію у виявленні підроблених зображень.
Модель синтезу текст-відео Runway Gen-3 Alpha створює кліпи у форматі HD з підказок. Вона чудово поєднує концепції, але має проблеми з узагальненням за межами навчальних даних.
Розвиток штучного інтелекту дає змогу педофілам створювати відео сексуального насильства над дітьми за допомогою штучного інтелекту, що викликає занепокоєння у зв'язку зі збільшенням їхнього обсягу. Internet Watch Foundation повідомляє про випадки маніпуляцій з CSAM і дорослим контентом з пересадженими на відзнятий матеріал обличчями дітей, а також про повністю згенеровані АІ відео тривалістю ...
Інструменти штучного інтелекту революціонізують прогнозування погоди, аналізуючи багаторічні дані для точних і швидких прогнозів. Традиційні методи покладаються на складні рівняння та реплікацію сітки атмосфери, тоді як прогнози ШІ зосереджуються на довгостроковому аналізі даних.
LightGBM використовується для виявлення аномалій у класі Autoencoder. Моделі прогнозують значення на основі інших стовпців для виявлення аномалій.
Моделі машинного навчання можуть підвищити справедливість шляхом впровадження рандомізації, запобігаючи системній несправедливості в розподілі ресурсів. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Північно-Східного університету представляють концепцію впровадження рандомізації без шкоди для ефективності та точності.
Експерти з безпеки дітей попереджають, що хижаки засипають правоохоронців відвертими зображеннями дітей, створеними за допомогою штучного інтелекту, що ускладнює ідентифікацію та порятунок реальних жертв. ШІ-моделі можуть створювати реалістичні зображення з тривожною швидкістю, наповнюючи темну павутину і основний інтернет потенційно шкідливим контентом.
Поліції довелося імпровізувати закони, щоб притягнути до відповідальності чоловіка за поширення фальшивих зображень жінок. Ухвалено нове законодавство, що передбачає кримінальну відповідальність за поширення відвертих зображень, згенерованих штучним інтелектом, без згоди на це.
Amazon Bedrock пропонує керований сервіс з провідними моделями штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що покращує робочі процеси обробки документів за рахунок автоматизації та надійності. Використовуючи Anthropic Claude 3 Sonnet на Amazon Bedrock, організації можуть досягти ефективного вилучення даних зі сканованих документів, що сприятиме трансформації бізнесу та підв...
OpenAI запускає GPT-4o mini на заміну GPT-3.5 Turbo в ChatGPT, пропонуючи мультимодальні можливості та нижчі витрати. Мовна модель штучного інтелекту підтримує зображення, текст та аудіопереклад за ціною 15 центів за мільйон вхідних токенів.
Аспіранти Массачусетського технологічного інституту Шериф і Цао використовують машинне навчання для розшифровки ближнього порядку в металевих сплавах, що має вирішальне значення для розробки високоентропійних матеріалів з чудовими властивостями. Їхня робота пропонує новий підхід до налаштування властивостей матеріалів у таких галузях, як аерокосмічна промисловість та біомедицина.